%creates 5 column matrix of data from Force Study Exp.1

%Output matrix column IDs
%1: subnum
%2: duration
%3: dilemma
%4: positive_negative
%5: force_resp
%6: norm_resp
%7: value_resp

clear all

%input matrix column IDs
%1: study_duration
%2: ship_neutral_force
%3: ship_neutral_norm
%4: ship_neutral_value
%5: ship_bad_force
%6: ship_bad_norm
%7: ship_bad_value
%8: doctor_neutral_force
%9: doctor_neutral_norm
%10: doctor_neutral_value
%11: doctor_bad_force
%12: doctor_bad_norm
%13: doctor_bad_value


load('exp1_rawdata.mat')

%create new dataset removing subjects who gave no response
clean_data=data(~(nansum(data(:,2:13),2)==0),:);

%create a new conditions matrix
[rows,trash]=size(clean_data);
full_data=[];
for sub=1:rows
    %col 1: sub_num
    full_data(sub,1)=sub;
    full_data(sub,2)=clean_data(sub,1)
    
    %find out which dilemma and condition subject is in
    if ~isnan(clean_data(sub,2))
        full_data(sub,3)=1;
        full_data(sub,4)=1;
        full_data(sub,5:7)=clean_data(sub,2:4); 
    elseif ~isnan(clean_data(sub,5))
        full_data(sub,3)=1;
        full_data(sub,4)=2;
        full_data(sub,5:7)=clean_data(sub,5:7);
    elseif ~isnan(clean_data(sub,8))
        full_data(sub,3)=2;
        full_data(sub,4)=1;
        full_data(sub,5:7)=clean_data(sub,8:10);
    elseif ~isnan(clean_data(sub,11))
        full_data(sub,3)=2;
        full_data(sub,4)=2;
        full_data(sub,5:7)=clean_data(sub,11:13);
    end
end

csvwrite('exp1_foranalysis.csv',full_data);